第539章 意外來人，未雨綢繆（純ai商業，不喜勿訂）（1/2）
江一鋒正跟胡倩布置電影的上映和宣發策略，私人手機卻響了，是陳嘟靈打過來的。
半個小時之後，胡倩離開，陳嘟靈帶著兩個白人老外，走進了江一鋒的辦公室。
兩人年紀都不小了，看起來五六十歲的樣子，其中一人還禿頂了。
但是穿著打扮還是很講究，有一股英倫紳士的感覺。
而且兩人言行很默契，其中一人外向健談，另一人內向沉默，十分互補。
外向的那位見到江一鋒後，主動說道：「尊敬的江，我們終於見到你了！
你好，我是西蒙，這位是我的好友尼格爾。」
江一鋒起身跟兩位握了握手，說道：「你們好，聽嘟嘟說，你們手上有全新的晶片架構技術，想要找我們合作？」
看江一鋒開門見山，西蒙也沒繞彎子，他點頭說道：「沒錯，我們想製造出一款全新的晶片，專門用在人工智慧領域。
這種晶片，我們稱之為AI晶片。
目前我們已經儲備了一定的技術，跑通了相關架構，也找好了工程師團隊，但是需要資金來啟動項目。」
江一鋒做了個入座的手勢，然後坐到了沙發的主位上。
陳嘟靈熟練的燒水，開始泡茶。
等西蒙和尼格爾都坐下，江一鋒才繼續問道：「你們是瑛國人，瑛國的風投機構也不少，為什麼你們不找本地投資，反而不遠萬里來華國找我？」
聽到這話，西蒙苦笑了一下，解釋道：「老實說，我們之前找過好幾家VC，但得到的只有嘲笑和拒絕。
你知道的，AI研究還是很新的領域，本身市場就很小，我們要做專門針對AI研究的專業級晶片，風投不看好我們。」
說到這裡，西蒙停頓了一下，一直沒說話的尼格爾補充道：「其實我們被VC羞辱了，他們看不起我們的技術和項目，說了不少難聽的話。
我們要做的技術架構叫IPU，相比於GPU，IPU不僅能耗更低，計算能力更強，而且天生適合稀疏、不規則、低算術強度的計算。」
聽到這話，江一鋒瞬間坐直了身體。
如果尼格爾說的話是真的，那麼IPU的價值非常大。
前世江一鋒只是對AI領域的發展有一些片面了解，主要是出於好奇心看了一些視頻講解。
他大概記得一些AI發展的路徑和方向，但對於AI相關的供應鏈，比如專業晶片等方面，他了解得不多。
所以江一鋒不認識西蒙和尼格爾—這兩位明年創立了Graphcore（擬未）公司，專門研發專業級AI晶片，公司估值一度接近30億美金。
但他們是典型的技術狂人，有技術潔癖，堅持搞AI晶片，不肯兼容CUDA，最終導致公司經營困難，慘澹收場。
雖然不認識眼前的兩人，但江一鋒懂技術。
他問道：「你們看過擴散模型的理論？如果IPU架構真如你們所言，那確實非常適合擴散模型的研究。」
西蒙點了點頭，很自信的說道：「IPU架構跟擴散模型是天生一對！
擴散模型推理的核心痛點是疊代去噪的過程太繁瑣，這通常需要反覆推理，推理流程經常在50步以上。
你們使用GPU晶片，每一步都要把UNet參數從片外搬到計算單元，就算GPU的HBM帶寬再高，來回倒騰50次也是巨大開銷。
不僅計算速度慢，而且耗能很大。
而我們IPU的架構是稀疏化模型，可以把所有參數和存儲都放進晶片裡。
這意味著50步的推理疊代，GPU要搬50次數據，IPU只搬1次。
這不僅是性能優化，更是架構維度的降維打擊。
當然，你和陳女士提出的擴散模型理論，是AI領域非常偉大的訓練模型。
我們正是在看到相關文章之後，才決定來到華國。
因為我們知道，你跟我們是一路人，都是技術狂人。
我們不為了錢，就為了實現理想的技術，打造出一個會思考的機器！」
等西蒙說完，陳嘟靈一邊倒茶，一邊補充道：「西蒙和尼格爾先生都是晶片領域專家，他們的兩次創業都很成功，第一家公司Element是90年代的獨角獸，在2000年以6.4億美元的價格出售給博通；
第二家公司3Gmodem，以3.7億美元的價格賣給了瑛偉達。」
西蒙和尼格爾的履歷還是很輝煌的，這兩人屬於是功成名就，並不缺錢。
這次以60歲的年紀重出江湖，就是為了做出最專業的AI晶片。
兩人確實是技術狂人，但要說完全不為了錢也顯得假，這是並行不悖的事情。
而且兩人也很聰明，知道研發晶片是耗時很久且投資巨大的事情，所以並沒有用自己的私人資金創業，都是找風投。
江一鋒喝了口茶，不緊不慢的說道：「聽你這樣說，IPU的架構確實很適合擴散模型。
但你們這個項目的商業邏輯在哪裡？」
西蒙早有準備，他回答道：「瑛偉達有龐大的市場基礎和平台，跟它正面競爭是不明智的，我一直以來的觀點，就是不能夠研發大公司現有產品的強化版，而是要進行差異化競爭。
AI會存在於人類未來技術的任何領域，這是一個潛力很大的市場。
我們的IPU晶片，只要比GPU更適合AI，在這個細分市場做得夠好，就能活得很好了。
用汽車行業比喻，瑛偉達就是全球銷量第一的豐田，我們則是要製造阿斯頓馬丁，專門賣給有錢的大客戶。」
西蒙這話說得很清楚，他確實很有創業經驗。
但江一鋒卻搖了搖頭，他分析道：「現在AI市場並不大，你們的項目很難拿到資金。
就算未來AI興盛起來，專業級晶片也只能夠賣給研發AI的大型公司。
這些大型公司可能會短暫的購買IPU專業晶片，但是時間一長，他們肯定會研發自己的晶片的。
自研的ai晶片不僅自主性更強，還能更匹配自家公司的AI模型。
長遠來看，IPU要獨立發展是行不通的。」
江一鋒雖然不了解Graphcore和IPU，但他現在既有商業分析能力，又有技術儲備，看問題非常透徹。
幾句話就戳中了Graphcore的死穴，讓西蒙和尼格爾都沉默了。
如今才2015年，AI屬於是理論研究越來越多，但技術應用還比較初期的時候。
現在的AI，基本以人臉識別、機器人、AR視效增強和雲計算等形式展現，還是一個純輔助的工具，在商業上並沒有單列出來。
江一鋒算是第一個吃螃蟹的人。
放眼全球，山海經實驗室是第一家明確提出ai研究和應用的大型公司，並且每年都投入了大筆資金，也產出了一些成果。
即使這樣，山海經實驗室的ai研究還是個吞金獸，投入和產出不成正比。
這還是在江一鋒利用自身影響力，讓字節、快手、熊貓以及搜弧等公司採購了山海經的算法程序，又讓風鈴遊戲、怪獸特效等子公司不斷合作供血，才在帳面上好看一些。
未來的AI在商業上都沒有完全走通，更何況現在，所以AI這東西受到的質疑不小。
在很多人看來，AI就是工業智能化的變種稱呼而已，遠不如工業4.0這個概念火熱。
對於這種情況，江一鋒還是挺喜歡的。
現在其他國家和公司不重視AI應用，投資不夠大。
山海經實驗室的大筆投入，反而豎起了旗幟，占據了人才優勢。
西蒙和尼格爾能被吸引過來，就是個很好的例子。
在未來，Graphcore的輝煌期就是跟微軟達成合作，給微軟提供專業AI晶片，那也是Graphcore估值的巔峰期。
但沒過兩年，微軟就吸收了不少技術，宣布自研AI晶片，不再對外採購。
其餘AI巨頭，什麼谷歌、字節等等，要麼是瑛偉達的客戶，要麼就自研AI晶片。
Graphcore的IPU晶片賣不出去，年營收不足500萬美金，最後被軟銀以6億美金收購，在晶片競爭中基本出局。
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